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　　⑶人脸图像三角剖分后的单元尺度变换表示：，W（t）是拟合结果，。

　　对归一化后的纹理进行PCA：

　　当t-1，则；

　　当t>1，则；

　　其中0<β（t）<1，β（t）是步长。

　　⑷在[01]范围内通过融合角点特征匹配搜索方法得到，使。

　　⑸计算重构的测试样本，得到识别输出结果：。

　　⑹如果不满足收敛条件，令t=t+1。转回到步骤⑴，直到满足收敛条件或者达到最大迭代数。

　　⑺结束。

　　3仿真实验与结果分析

　　为了测试本文设计的人脸识别方法在改善人脸识别精度和提高识别准确度方面的性能，进行仿真实验。本实验采用ORL人脸数据库，含30个人，每个人10幅图像，一共300幅图像。选取每个人的前5幅图像作为训练集样本，其余的5幅图像作为测试样本集。每个人脸图像被手工标定43个特征点，参数设置为：λmin=4，u=0.64，σ=2.0。在上述仿真环境和参数设定的基础上，采用主成分分析方法对人脸图像进行三角剖分，然后进行角点定位，采用模板匹配方法进行角点特征提取。人脸数据库的原始图像加载结果如图4所示。采用本文方法，得到本文输出的人脸识别的特征匹配结果如图5所示。

　　从图5可见，本文方法通过融合人脸的角点特征匹配结果，实现人脸识别，有效提高了人脸识别的准确度。以人脸特征匹配的拟合误差为测试指标，得到仿真结果如表1。

　　采用不同方法，得到人脸识别的准确度对比结果如图6所示，从图6结果可见，采用本文方法进行人脸识别的准确性最好，提高了识别性能。

　　4结束语

　　通过人脸优化识别技术，提高视觉跟踪和计算机视觉识别的水平，在人脸识别安全身份认证系统设计中具有重要应用价值。本文提出一种融合角点特征匹配算法的人脸优化识别方法，首先采用主成分分析方法对人脸图像进行三角剖分，然后进行角点定位，采用模板匹配方法进行角点特征提取，实现角点特征的匹配融合，达到人脸优化识别的目的。仿真实验结果表明，采用本文方法进行人脸识别，其准确程度较高，特征匹配性能较好，提高了人脸准确认证和识别的概率。

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